Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (d/m/w) zum Thema "Phänologie-basierte Pollenvorhersagen mittels KI"
Die Stelle
Pollenbedingte Atemwegserkrankungen sind auf dem Vormarsch und basierend auf dem Klimawandel wird sich diese Problematik in den nächsten Jahren weiter verschärfen, weil Pflanzen früher blühen und die Pollen durch Umweltschadstoffe allergener werden. Das von der Carl-Zeiss-Stiftung geförderte Projekt „PollenNet“ möchte dazu beitragen, die automatisierte Erkennung von Pollen und Allergenität über die Nutzung und Weiterentwicklung einer neuen Hochdurchsatz-Methode für die Pollenanalyse und KI-Methoden zu verbessern, um Pollenvorhersagen zur hochaufgelösten örtlichen, zeitlichen und taxonomischen Vorhersage von Pollenbelastungen zu verbessern.Die Besetzung der Stelle erfolgt vorbehaltlich der Zustimmung des Drittmittelgebers.
Arbeitsort
Leipzig, iDiv, Möglichkeit zum mobilen Arbeiten an 2 Tagen/ WocheArbeitszeit
65 % (25,35 h/week)Befristung
befristet / 3 Jahre, Möglichkeit der Verlängerung um weitere 3 Jahre, abhängig von positiver ProjektevaluationVergütung
nach TVöD bis zur Entgeltgruppe 13 inklusive der Sozialleistungen des öffentlichen DienstesKontakt
Fragen zur Stelle beantwortet Ihnen gerne:
Dr. Susanne Dunker susanne.dunker[at]ufz.de
Das UFZ
Das Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung – UFZ hat sich mit seinen 1100 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern als internationales Kompetenzzentrum für Umweltwissenschaften einen hervorragenden Ruf erworben. Wir sind Teil der größten Wissenschaftsorganisation Deutschlands – der Helmholtz- Gemeinschaft. Unsere Mission: Wir forschen für eine Balance zwischen gesellschaftlicher Entwicklung und langfristigem Schutz unserer Lebensgrundlagen – für eine nachhaltige Entwicklung.
Die Stelle
Pollenbedingte Atemwegserkrankungen sind auf dem Vormarsch und basierend auf dem Klimawandel wird sich diese Problematik in den nächsten Jahren weiter verschärfen, weil Pflanzen früher blühen und die Pollen durch Umweltschadstoffe allergener werden. Das von der Carl-Zeiss-Stiftung geförderte Projekt „PollenNet“ möchte dazu beitragen, die automatisierte Erkennung von Pollen und Allergenität über die Nutzung und Weiterentwicklung einer neuen Hochdurchsatz-Methode für die Pollenanalyse und KI-Methoden zu verbessern, um Pollenvorhersagen zur hochaufgelösten örtlichen, zeitlichen und taxonomischen Vorhersage von Pollenbelastungen zu verbessern.
Die Besetzung der Stelle erfolgt vorbehaltlich der Zustimmung des Drittmittelgebers.
Ihre Aufgaben
- Weiterentwicklung einer bestehenden Methode zur Allergen-Färbung von Pollen mittels fluoreszenz-markierten Antikörpern
- Organisation der Probenvorbereitung, des Probenhandlings, sowie der Messungen und der anschließenden Datenanalysen
- Wissenschaftliche Publikation der Projektergebnisse
- Enge Zusammenarbeit mit Projektpartnern und Wissenschaftlern anderer Fachrichtungen
- Teilnahme an nationalen und internationalen Workshops und Konferenzen
- Auf Wunsch kann die Bearbeitung des Themas auch im Rahmen einer Promotion durchgeführt werden.
Wir bieten
- Eine hervorragende technische Ausstattung, die ihresgleichen sucht
- Die Freiräume die Sie brauchen, um jede noch so harte Nuss zwischen Grundlagenforschung und Anwendungsnähe zu knacken
- Die Mitarbeit in interdisziplinären, multinationalen Teams
- Eine hervorragende Einbindung in nationale und internationale Forschungsnetzwerke
- Eine pulsierende Region mit hoher Lebensqualität sowie vielfältige Angebote zur Vereinbarkeit von Familie und Beruf wie flexible Arbeitszeiten und Unterstützung bei der Kinderbetreuung
- Interessante Karrieremöglichkeiten und ein umfangreiches Qualifizierungs- und Weiterbildungsangebot
Ihr Profil
- Ein guter bis sehr guter Master-Abschluss in einem relevanten Forschungsgebiet (Biologie oder Ökologie)
- Gute Kenntnisse in der Datenauswertung (z.B. R)
- Kenntnisse in Palynologie, Immuno-Färbungen und/ oder Erfahrung mit Durchflusszytometrie wären von Vorteil
- Gute Kenntnisse der mitteleuropäischen Flora
- Fähigkeit, Arbeit effizient zu organisieren und zu priorisieren
- Selbständige, sorgsame Arbeitsweise und Zuverlässigkeit
- Starkes Interesse an integrativer Biodiversitätsforschung
- Gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch